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  • 本發(fā)明提供了基于多尺度、多任務融合UNet模型的精確乳腺腫瘤分割方法，包括以下步驟：(1)獲取原始腫瘤醫(yī)學圖像以及相應的腫瘤區(qū)域標簽并調(diào)整大?。?2)對腫瘤圖像進行Z?Score標準化和隨機旋轉(zhuǎn)進行圖像增強，并按照7：2：1的比例劃分訓練集...
  • 本申請公開了一種針對圖像的跨域目標檢測模型的訓練方法及裝置和跨域目標檢測方法。該訓練方法包括：獲取源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)；將源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)輸入到深度學習網(wǎng)絡，得到第一特征圖；基于跨通道交叉注意力策略，對第一特征圖中的注意力權(quán)重進行調(diào)整，...
  • 本發(fā)明公開了一種紅外圖像光伏組件熱斑缺陷識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取帶有光伏組件熱斑缺陷標注邊界框的光伏組件紅外圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建目標檢測模型，目標檢測模型包括ESRGAN網(wǎng)絡、改進Transformer...
  • 本發(fā)明公開了一種基于可變形隱式光傳輸函數(shù)的自適應表示與動態(tài)繪制方法和裝置，包括以下步驟：對場景進行物體組劃分，并計算物體組間的隱式影響，基于隱式影響計算面向各物體組的場景表示，其中每個物體組至少包含一個物體；依據(jù)各物體組的場景表示計算各物體...
  • 本發(fā)明提供了一種三維高斯噴濺重建方法及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：對獲取的圖像序列進行分組處理，得到多個圖像對，圖像序列包括多個未標定姿態(tài)的圖像，多個圖像對中任一圖像對包括圖像序列中的兩個圖像；基于多個圖像對確定的成對點圖和成對點圖關(guān)聯(lián)的置信圖...
  • 本發(fā)明公布了一種基于單張全景圖像的新視角合成三維重建方法及系統(tǒng)，包括串行連接的全景圖轉(zhuǎn)化網(wǎng)格模塊、網(wǎng)格補全模塊和網(wǎng)格轉(zhuǎn)化三維高斯場模塊；從單個位置的任意相機捕獲的全景圖像中生成全景圖像。包括首先從輸入的全景圖像構(gòu)建初步網(wǎng)格，然后通過全景補全...
  • 本申請公開了一種基于多相機同步采集與神經(jīng)輻射場的植物三維重建和器官分割方法、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采用多相機同步采集植物的多視角圖像；對所述多視角圖像進行二維圖像分割，得到像素的語義標簽并構(gòu)建Tiff圖像；采用...
  • 本發(fā)明公開了一種基于對比學習的磁共振釓對比增強圖像的生成方法，SDACL模型，還包括對SDACL模型進行基于補丁的多層對比學習和設(shè)計的損失函數(shù)的調(diào)整，其中SDACL模型包括表示多模態(tài)MRI通道疊加圖像的域X和表示T1CE圖像的域Y、生成器G...
  • 本發(fā)明涉及化學發(fā)光計算斷層成像技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種化學發(fā)光計算機斷層的火焰流場重建方法，具體包括：將火焰流場區(qū)域中感興趣的部分進行體素劃分，體素發(fā)出的光在相機成像平面出現(xiàn)的投影占據(jù)一個或多個像素，將體素占據(jù)像素的面積稱為權(quán)重系數(shù)；當體素的投...
  • 本發(fā)明適用于CT圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于多任務學習的CT圖像中陽性淋巴結(jié)的診斷與分割方法，包括：對CT圖像序列進行預處理并增強數(shù)據(jù)，構(gòu)建多任務深度學習模型，通過編碼器提取特征，利用分類模塊執(zhí)行分類任務，利用分割模塊結(jié)合分類結(jié)果對陽性淋巴...
  • 本發(fā)明公開了一種基于快照壓縮成像和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的超快成像方法。其具體步驟如下：合成仿真數(shù)據(jù)集；采集用于探測超快場景的超快激光脈沖的二維壓縮數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于低秩分解與通道注意力機制的端到端壓縮重建網(wǎng)絡；對端到端壓縮重建網(wǎng)絡進行訓練；利用訓練好的...
  • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于人臉特征點的證件照生成方法，該方法包括：檢測源圖像的人臉區(qū)域；從源圖像的人臉區(qū)域提取人臉特征點，得到人臉特征點的坐標；根據(jù)人臉特征點的坐標，計算源圖像中人臉相對標準證件照中人臉的平移偏差和角度偏差；基于...
  • 本發(fā)明的實施例提供了一種直線檢測方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及直線檢測領(lǐng)域，方法包括：遍歷待檢測平面上的各點，基于各點的法向量和坐標構(gòu)建第一投票累加器，在第一投票累加器不為空時，從第一投票累加器中獲取第一最大投票值的投票位置，基于第一最大投...
  • 本申請公開了一種超聲微血管成像中的運動校正與配準方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及超聲微血管成像領(lǐng)域，該方法包括獲取隨時間變化的超聲序列圖像；利用數(shù)據(jù)幀相關(guān)性系數(shù)的閾值對超聲序列圖像進行劃分；根據(jù)靜止幀之間的相關(guān)系數(shù)進行聚類處理的聚類結(jié)果確定靜止...
  • 本公開涉及一種基于特征融合和迭代關(guān)聯(lián)的在線多目標跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及目標跟蹤技術(shù)領(lǐng)域。其中，所述的在線多目標跟蹤方法，包括：利用給定視頻序列中每幀圖像內(nèi)可能目標對應的位置信息和置信度對所述置信度進行融合更新，得到融合更新置信度；利用迭代算法...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于紅外熱成像的外陰VIN預測方法及裝置，該方法包括如下步驟：采集多個VIN樣本的外陰部位的紅外熱成像圖像；基于FLIR系統(tǒng)，從紅外熱成像圖像中分割并提取病變部位，及病變部位對應的溫度值；基于提取的...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種基于MedficientSAM圖像分割大模型，能夠顯著提高醫(yī)學圖像處理效率和準確率的基于視覺大模型的醫(yī)學圖像處理方法及系統(tǒng)，利用MedficientSAM模型對包括CT、MR、超聲等在內(nèi)的九種不同模...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于Segment Anything模型的智能摳圖方法，通過獲取待處理的樣本圖像，將樣本圖像輸入至Image Segmentation模型中進行分割，得到初步前景與背景掩碼，制作成樣本數(shù)據(jù)集；調(diào)用Seg...
  • 本發(fā)明涉及機械零件質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于人工智能的機械零件質(zhì)量檢測方法。該方法包括：本發(fā)明獲取待檢測的機械零件圖像，基于圖像增強后的待檢測的機械零件圖像計算圖像中所有滿足預設(shè)位置關(guān)系的兩個像素點之間的灰度值，并根據(jù)灰度值生成圖像灰度...
  • 本申請涉及機器學習技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學習的馬鈴薯葉片病害檢測分級方法，包括：收集包含在真實自然生長環(huán)境下的馬鈴薯病害葉片的圖片；將收集的圖片輸入AMW?YOLOv8網(wǎng)絡模型進行檢測，從而定位每個圖片中病害葉片的位置，得到病害葉片...
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